基于混合粒子群算法的梯级泵站优化调度

吴帮; 陶智勇

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基于混合粒子群算法的梯级泵站优化调度

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cqvip:针对大型梯级泵站工况复杂多变、安全性要求高的运行特点,基于流量平衡的理论,建立梯级泵站运行费用最小的优化目标,同时把系统一次运行周期内泵站机组的启停次数作为衡量维护费用的指标,建立泵站启停次数最小的优化模型,运用线性加权法将两个优化目标组合成一个泵站系统综合运行费用最少的优化调度模型,最终运用动态规划法和粒子群算法进行研究分析,并尝试采用免疫思想通过克隆免疫算子和疫苗接种算子优化粒子群算法,达到提高搜索范围和精度的目的。将其应用于山西某梯级泵站工程实例,仿真研究分析表明免疫粒子群算法(IAPSO)在优化泵站系统综合运行费用上更加节省成本而且提高了搜索精度和收敛速度。

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来源
《计算机与数字工程》 |2020年第1期|93-97|共5页
作者
吴帮; 陶智勇;
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作者单位

武汉邮电科学研究院武汉 430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类无线通信;
关键词
梯级泵站; 优化调度; 动态规划; 免疫粒子群算法;

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